摘要
本申请提供了一种风场布局优化方法、设备、存储介质及计算机程序产品,其中方法,包括:基于元启发式算法和尾流模型,为目标风场随机生成多个风场布局方案,并对多个风场布局方案进行初步优化处理,确定预选风场布局方案;基于多智能体强化学习算法,对预选风场布局方案进行二次优化,确定目标风场布局。本申请提出的风场布局优化方法采用了一种两阶段的算法进行风场布局优化,其中首先通过元启发式算法进行粗搜索优化,再通过多智能体强化学习算法进行精搜索优化,使得每个风机都能独立、自适应地优化其位置,且充分考虑了尾流效应,提高了风场布局优化的精度和效率。
技术关键词
风场
布局优化方法
多智能体强化学习
元启发式算法
尾流模型
计算机程序产品
网络
风机
轨迹
策略
上存储计算机程序
尾流效应
处理器
可读存储介质
玫瑰
两阶段
产能
系统为您推荐了相关专利信息
舒适度
事件驱动型
流式数据处理引擎
会议
子模块
多智能体深度强化学习
路径规划方法
强化学习环境
兴趣点
融合卷积神经网络
车载网络切换方法
数字孪生模型
交通环境感知
车辆状态数据
环境感知数据
节能优化方法
电能存储装置
多智能体强化学习
协同控制策略
超级电容器
风场模拟方法
中小型无人机
等离子体激励器
PID控制算法
动态时间规整算法